欒開寧， 鮑 敏， 易永仙，趙雙雙

(1. 國網(wǎng)江蘇省電力有限公司， 江蘇 南京 210024；2. 國網(wǎng)江蘇省電力有限公司電力科學研究院，江蘇 南京 211103)

0 引言

近年來，我國電力高峰負荷的持續(xù)增長以及間歇性能源的迅猛發(fā)展增加了電網(wǎng)調(diào)度運行的難度，對電網(wǎng)運行調(diào)節(jié)提出新的重大挑戰(zhàn)[1-3]。需求側(cè)管理成為削峰填谷、平衡電網(wǎng)缺口的重要措施。而提高負荷容量預(yù)測的準確性對于激勵用戶參與需求側(cè)管理及提高需求側(cè)管理質(zhì)量是非常必要的[4]。

負荷預(yù)測主要分為居民用電，商業(yè)用電以及工業(yè)用電三大類[5]。其中工業(yè)用戶整體的電能消耗在電能總消耗中所占比例較大，存在巨大的節(jié)能潛力，是需求響應(yīng)實施的良好對象。工業(yè)用戶負荷曲線特性含有非常豐富的用電信息。同一行業(yè)的不同企業(yè)也會由于生產(chǎn)計劃、用電設(shè)備以及公司的管理水平等不同導致負荷特性的差異[6]。因此，只按照行業(yè)進行分類是粗糙且不嚴謹?shù)摹６唐谪摵深A(yù)測方法有回歸分析法、相似日法、小波分析法以及支持向量機(support vector machines， SVM)等方法[7-8]。但由于用電負荷的復(fù)雜多樣性，以上方法往往只對某一類負荷具有良好的效果，并不具有較強的廣泛適用性[9-12]。

由于傳統(tǒng)負荷預(yù)測方法適用性差，故本文通過月均負荷率和負荷標準差與月均負荷率的比值劃分大用戶，明確其負荷特性分類[13-15]。基于此，文中提出一種基于負荷決策預(yù)測樹的用電模式數(shù)預(yù)測方法，根據(jù)不同類型的大用戶制定針對性的預(yù)測方法，提高可調(diào)度容量的預(yù)測精確度，為電力營銷需求響應(yīng)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展提供技術(shù)支撐。

1 工業(yè)用戶負荷特性分析

選取華東某市50個大用戶，對其進行分類，再深入負荷曲線分析、波動曲線分析以及連續(xù)負荷分析等得出其用電模式和規(guī)律，提高預(yù)測的準確性。文中選取時間段為2013年6月1日～28日。

1.1 負荷率分析及用戶分類

文中通過月均負荷率和負荷標準差與月均負荷率的比值劃分大用戶，以月均負荷率0.4，0.6，0.8為界對50個大用戶進行劃分，可分為4類用戶，再以“負荷率標準差/月負荷率=0.1”為界，可進一步劃分為7類大用戶，分類結(jié)果見圖1。可以看到，A、C、D、F 4類用戶數(shù)較多，B、E、G 3類用戶數(shù)較少。為便于分析，從上述各類用戶中抽取典型代表，作進一步的分析，見表1。

圖1 50名用戶分類Fig.1 50 users classification

表1 各類別用戶特性分析Tab.1 Analysis of different kinds user characteristics

1.2 典型負荷曲線、波動曲線分析

根據(jù)上述的大用戶分類，作出7類典型用戶的負荷曲線(圖2)以及波動曲線(圖3)。圖2反映了大用戶一天內(nèi)的負荷變化，由圖可見A、B類大用戶負荷的波動極??；C類大用戶波動較大，但波動特性接近系統(tǒng)負荷，有早高峰和晚高峰現(xiàn)象；D、E、F、G 4類大用戶負荷的波動較大，且波動特性各不相同。圖3反映了用戶負荷曲線在各個時段的波動性大小，值越大，對應(yīng)大用戶負荷在該時段上不同日之間的負荷差異越大。A、C、E類用戶的值較小且穩(wěn)定，說明這3類大用戶有較強的用電規(guī)律，利于預(yù)測。B類呈現(xiàn)階梯波動，除了突變點，其他時段都很穩(wěn)定，也較利于預(yù)測。D、F、G類大用戶的波動值較高，說明用電模式較多，規(guī)律性差，難以準確預(yù)測。

圖2 典型用戶負荷曲線Fig.2 Typical user load curve

圖3 典型用戶波動曲線Fig.3 Typical user fluctuation curve

1.3 連續(xù)負荷曲線分析

分別對7種類別中的典型大用戶進行28 d連續(xù)負荷曲線分析。分別以各類典型代表企業(yè)為例，由圖4整體分析可知，A、B、C、E類呈現(xiàn)重復(fù)用電模式，說明用電模式比較固定，可預(yù)測性高。D、F、G類負荷波動都十分劇烈，不存在顯著的重復(fù)性模式，預(yù)測難度比較大。從圖4的細節(jié)分析可知：

(1) A類重疊負荷曲線呈現(xiàn)重復(fù)式的用電模式，用電模式為4種(忽略只出現(xiàn)一次的異常模式)，在時段20(早上10點)前有較小的波動差異。因此，對此用戶采用基于用電模式的預(yù)測方法。

(2) B類典型大用戶整體呈現(xiàn)整天負荷率比較高的單一用電模式(忽略只出現(xiàn)一次的異常模式)，即使是低谷負荷標幺值也在0.9之上。結(jié)合B類連續(xù)負荷曲線不難發(fā)現(xiàn)，B類典型用戶負荷水平在6.2～6.8 kW之間波動，波動差小于10%。這種模式對負荷預(yù)測工作是十分有利的。

圖4 7種類型的負荷曲線(左邊：重疊繪制；右邊：連續(xù)繪制)Fig.4 7 types of load curves(left： overlap drawing； right： continuous drawing)

(3) C類用電模式整體上為單一的雙峰雙谷用電模式(早高峰+下午高峰，中午低谷+晚低谷)。結(jié)合C類連續(xù)負荷曲線，發(fā)現(xiàn)其負荷波動區(qū)間為7.8～12.0 kW左右，負荷水平變化較大，但從單日來看規(guī)律性較強，總體而言具有一定的用電規(guī)律。

(4) D、F、G類負荷波動都十分劇烈，用電模式(大于7種)不存在顯著的重復(fù)性模式，變化錯綜復(fù)雜，預(yù)測難度比較大，此類用戶與最近日的負荷有著較強的相關(guān)性，因此可以采用最近日負荷預(yù)測法[9]。用戶負荷特性差異如此之大，一是因為用戶所屬行業(yè)千差萬別，二是即使屬于同一行業(yè)，不同用戶所屬行業(yè)上下游差異、生產(chǎn)計劃的差異都會導致負荷特性不盡相同[10]。

2 需求側(cè)資源可調(diào)度容量預(yù)測方法

通過大用戶負荷的特性分析，為了進一步提高大用戶短期負荷預(yù)測的準確度，文中提出基于決策樹的個性化用戶負荷預(yù)測思路。通過上述分析提取典型用電模式，根據(jù)模式數(shù)多少選擇預(yù)測方法。如對于用電模式單一的情況，可以采用聚類還原法；對于用電模式適中(2～6種)的情況，采用基于用電模式挖掘的用戶側(cè)短期負荷預(yù)測法；對于模式較多(大于7種)的情況，采用最近日負荷預(yù)測法。對于用電模式變化較大的D、F、G類鋼鐵等行業(yè)大用戶負荷，由于其負荷呈現(xiàn)鋸齒形波動特征，采用小波包分解法[12]，先通過頻域處理將鋸齒形波動分量剔除，再基于剩余的穩(wěn)定分量進行預(yù)測。

方案一：聚類預(yù)測還原法。適用于用電模式單一的大用戶，將這一類型的所有用戶聚類加總形成聚類負荷，其中每個用戶占整個聚類負荷的配比因子也較為穩(wěn)定。通過預(yù)測出整個聚類負荷再乘以配比因子即可快速預(yù)測得到每個用戶負荷。算法步驟如下：

將所有用電模式數(shù)為1的大用戶加總形成聚類負荷；基于聚類負荷，采用對照方案二的方法進行預(yù)測；維護“聚類負荷——用戶負荷”配比模型，根據(jù)聚類負荷預(yù)測結(jié)果，得到每個用戶負荷的預(yù)測值[15]。配比因子可通過平滑近日配比因子得到。對于系統(tǒng)短期負荷而言，其負荷預(yù)測評價指標一般采用絕對百分比誤差(mean absolute percent error，MAPE)值，以日負荷曲線yt為例，其MAPE指標值計算公式如下：

(1)

MAPE指標具有相對誤差的性質(zhì)，有效避免了負荷水平對預(yù)測結(jié)果評價的影響。但當負荷水平較低甚至為0時，預(yù)測精度指標發(fā)散，此時MAPE指標數(shù)值巨大，不具有可比性，難以據(jù)其判斷預(yù)測結(jié)果的好壞。因此，MAPE指標難以應(yīng)用在負荷水平較低的用戶負荷上。

大用戶都擁有自己的報裝容量，報裝容量一般是固定的，但也會隨著用戶安裝新的電氣設(shè)備而增加?？梢圆捎脠笱b容量值Y代替dMAPE中分母yt，從而避免精度指標發(fā)散的情況。這樣設(shè)計的精度指標稱為客戶的絕對百分比誤差(customer mean absolute percent error,CMAPE)，表達式如下：

(2)

式中：CMAPE值為預(yù)測誤差占用戶報裝容量的平均比例， CMAPE值越大，平均預(yù)測誤差越大。用1減去CMAPE值，即為用戶負荷預(yù)測的百分比精度。

方案二：基于用電模式挖掘的大用戶短期負荷預(yù)測法。適用于模式適中的大用戶，通過統(tǒng)計其歷史用電模式出現(xiàn)順序，采用統(tǒng)計決策方法得到其模式的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，依據(jù)此矩陣決策出待預(yù)測日用戶的用電模式，再對歷史日中同一模式的負荷曲線進行指數(shù)平滑，得到待預(yù)測日負荷。算法步驟如下：

采用聚類分析法(無監(jiān)督聚類)對歷史負荷進行聚類，生成典型用電模式集合A={1， 2，…，i，…，N}，并得到每一個歷史日的生產(chǎn)模式。

根據(jù)用戶歷史日生產(chǎn)模式的辨識結(jié)果，生成狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣M，該矩陣記錄了基準日用電模式固定為i的條件下，待預(yù)測日用電模式服從各典型生產(chǎn)模式j(luò)(j=1，2，…，N)的概率Mij。依據(jù)基準日u0生產(chǎn)模式i和這一矩陣，決策出轉(zhuǎn)移概率最大的生產(chǎn)模式Mik=max(Mi1，Mi2，…，MiN)，即待預(yù)測日r0最有可能出現(xiàn)的生產(chǎn)模式。

從歷史日中篩選出用電模式為k的歷史日r1，r2，…，rn，其下標越小，表示離待預(yù)測日r0越近，r1最近，rn最遠。按照歷史日負荷與待預(yù)測日r0的遠近取指數(shù)平滑權(quán)重，離待預(yù)測日越近，權(quán)重越大。權(quán)重wl如下：

wl=α(1-α)l-1l=1，2，…，n

(3)

將歷史日rl負荷曲線按wl加權(quán)求和，得到待預(yù)測日負荷曲線Pr0，其中Prl為歷史rl負荷曲線。

(4)

方案三：最近日負荷預(yù)測法。適用于用電模式較多的用戶，最近日負荷對其未來負荷的影響較大，因此可直接采用最近日負荷作為預(yù)測結(jié)果[16]。

3 某省級電網(wǎng)算例分析

為了考察用電模式挖掘預(yù)測法的性能，將其與最近日預(yù)測法、最近三日預(yù)測法、向量機(support vector machine,SVM)預(yù)測法進行對比分析[17]。對本文選取的50個大用戶的數(shù)據(jù)進行分析，可以看到，對于大多數(shù)大用戶負荷，采用模式挖掘預(yù)測法的精度是最高的，尤其對于其中一部分用戶，例如用戶35～38，預(yù)測精度有顯著提升。

圖5 用戶短期負荷預(yù)測誤差Fig.5 Users short-term load forecasting error

對每個用戶，對4種方法的預(yù)測精度進行排序，找到各自最優(yōu)的預(yù)測方法。統(tǒng)計每種預(yù)測方法為最優(yōu)預(yù)測的比例，如表2所示，不難發(fā)現(xiàn)，模式預(yù)測法的占比高達52.00%。同時統(tǒng)計4種方法的平均精度，由表2可見，模式數(shù)預(yù)測法的精度高達93.51%，比其他方法平均提高了0.49%。結(jié)果表明模式挖掘預(yù)測法的效果是最好的。

表2 4種預(yù)測模式對比Tab.2 Comparison of four forecasting models %

4 結(jié)語

文中通過對7種典型的大用戶負荷分析，可以得出以下結(jié)論：(1) 不同大用戶的負荷特性個性不一，差異十分之大，部分呈現(xiàn)規(guī)律的用電模式，部分用戶負荷呈現(xiàn)出與越近歷史負荷日的相關(guān)性越強，并無明顯的周期。(2) 針對不同的大用戶類型，文中采用基于用電模式數(shù)的預(yù)測方法，對于用電模式單一的情況采用聚類還原法；對于用電模式適中(2～6種)的情況，采用基于用電模式挖掘的用戶側(cè)短期負荷預(yù)測法；對于模式較多(大于7種)的情況，采用最近日負荷預(yù)測法。(3) 對比模式數(shù)預(yù)測方法與最近日預(yù)測法、最近三日預(yù)測法、SVM預(yù)測法可知，模式數(shù)預(yù)測法的精度高達93.51%，比其他方法平均提高0.49%。事實證明模式數(shù)預(yù)測法可有效提高負荷預(yù)測的準確性。

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